此项目基于.net framework 4.0 效果如下: 服务运行前: 服务运行后: 思路大概是这样: 通过修改注册表可以修改CPU型号,把服务设置成本地服务,并且开机自动启动,来实现开机自动修改处理器.通过做成系统服务开机自启达到表面上的修改,但用鲁大师等工具能检测出真实硬件. 编写服务启动代码: onStart() // 核心代码 RegistryKey key = Registry.LocalMachine; RegistryKey cpu = key.OpenSubKey("HARDW

众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用去涉及GPU,就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络. CNN基础知识:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit(

http://support1.lenovo.com.cn/lenovo/wsi/htmls/detail_20140505150749705.html 适用范围:G40-70,G50-70联想小新笔记本SR1000,Linux改win7知识点分析:此为Windows 8改Windows 7,但是由于经常使用Ghost和PE,所以需要先将GPT更改为MBR,否则可能导致无法识别到硬盘.操作步骤: 注意:由于电脑出厂采用的硬盘是GPT的分区格式,所以如果使用Ghost和PE,是无法识别到硬盘的,此

今天调试程序,发现Windows7的CPU占用率一直为25%左右,如下图所示.四核25%,换成单核那就是100%的占用率了! 上图进入"进程"页面,单击"CPU"列,将根据CPU占用率进行排序.结果发现进程svchost.exe 的 CPU 占用率为 25%,内存占用达到了 2G! 记住svchost.exe 的 PID,进入"服务"页面,根据这个PID 查找相应的服务.赫然发现了"Windows Update"这个服务正在运

1.首先查看系统编码 win+R打开运行,输入cmd回车,打开命令提示符窗口,输入chcp回车,会查询当前系统的活动代码页,它指明了当前系统使用的编码: 或者,打开cmd后,点击cmd窗口左上角图标,选"属性"菜单 2.修改当前cmd.exe的活动代码页为UTF-8 Unicode(注意:这只是临时修改) 关掉cmd窗口,活动代码又回到437了.将代码也改成936控制台就不乱码了. 3.永久修改活动代码页 cmd命令:regedit打开注册表 方法一: 1.打开注册表 2.转到 [HK

一.注意点 1.Windows远程桌面端口默认是3389,是一个高危端口,所以需要改为其他的: 2.修改完注册表后,要重启机器,才能生效: 二.操作步骤 1.打开注册表 命令:regedit 2.进入如下路径,找到PortNumber修改端口为自己想设置的值,这里以6778为例 HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Control\Terminal Server\WinStations\RDP-Tcp 3.进入如下路径,找到PortNumber也

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 按着官网的步骤:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows     拉下就看见了 看着下面的文档(来自[http://blog.sina.com.cn/s/blog_144ccf27c0102x0di.html]):真的非常感谢这篇文章,在这里再次谢谢原文的作者,谢谢!   环境:visual2013,Windows7,MATLAB2014,anacond

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

//1.获取Windows系统内存使用率 //windows 内存 使用率 DWORD getWin_MemUsage(){ MEMORYSTATUS ms; ::GlobalMemoryStatus(&ms); return ms.dwMemoryLoad; } //2.获取windowsCPU使用率 __int64 CompareFileTime(FILETIME time1, FILETIME time2) { __int64 a = time1.dwHighDateTime <<

caffe windows编译成功后,就可以开始进行测试了.如果还没有编译成功的,请参考:caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) 一般第一个测试都是建议对手写字体minist进行识别.这个测试放在根目录下的 .\examples\mnist\ 文件夹内. 1.下载数据.程序本身不带测试数据,需要去下载,测试数据为leveldb格式.你可以直接双击运行“get_mnist_leveldb.bat”  这个脚本自动下载数据,但一般都不成功,可能里面的网址被墙

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

1.识别浏览器呈现引擎 为了不在全局作用域中添加多余变量,这里使用单例模式(什么是单例模式?)来封装检测脚本.检测脚本的基本代码如下所示: var client = function() { var engine = { ie: 0, gecko: 0, webkit: 0, khtml: 0, opera: 0, // 具体的版本号 ver: null }; return { engine: engine } }(); 这里声明了一个名为client的全局变量,用于保存相关信息.匿名函数内部定

一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解) Python3.5.

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

原文知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25778703 前言 看到Rstudio中开始支持Tensorflow,本人是欣喜若狂的,同时TensorFlow官网从16年9月低开始支持windows安装了,不免想试试在自己的Windows上用R跑跑tensorflow的.可是事与愿违,倒腾了一周今天正式宣布,暂停这一实践.但失败的尝试也不能白失败了,拿出来晒晒说不定有高人指点呢,特此把踩过的坑述说一二,一来是寻求帮助,二来也是警惕来者,“此处有坑,请小心绕道”吧. 在R

刚刚在上篇博客记录了windows10下GPU版本caffe的安装,正准备跑跑论文里的代码,发现好多命令都是.sh命令,这是linux系统的脚本文件.不能直接在windows下运行,于是我想把.sh转换为windows下可执行的bat文件,但是又发现代码需要将数据转换为leveldb格式.而leveldb不能直接在windows下编译,还需配置,比较繁琐.而lmdb可以直接在windows下编译.下面是两者区别: 它们都是键/值对(Key/Value Pair)嵌入式数据库管理系统编程库. 虽然

转自: https://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 什么是 Anaconda? Anaconda is the leading open data science platform powered by Python.Anaconda 是一个由 Python 语言编写领先的开放数据科学平台 什么是 TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical c

原博客转载自:https://www.cnblogs.com/lvsling/p/8672404.html 一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和wind

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

windows下 的anaconda安装tensorflow: 在Anaconda Prompt中:conda install tensorflow python=3.5一直下载失败.总结一下原因可能国外的源,网速太慢且不稳定 借鉴http://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 把镜像改为清华大学开源软件镜像站: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana